船上で動作する四足ロボットの歩行制御学習

船上での検査タスクに四足ロボットを展開するためには、運動制御器が船の六自由度の動きの下で安定性を維持する必要があります。本研究では、船の動きからの動的干渉に対するロバスト性を維持するために、近接ポリシー最適化アルゴリズムを用いて訓練されたロバストな locomotion control policy を提案します。このために、定期的なロールおよびピッチ動作を適用して現実的な船舶力学をシミュレートする Isaac Sim での船舶運動シミュレーションプラットフォームが開発されました。加えて、動的干渉下での歩行安定性と速度追従を改善するための報酬関数を開発し、ロバスト性を向上させるためにトレーニングハイパーパラメータを調整しました。提案した制御器は、平坦で無構造の荒れた地形で訓練された制御器と比較されました。シミュレーション結果は、すべての3つのポリシーが安定して収束し、各制御器の訓練に使用された地形での安定歩行を達成したことを示しています。しかし、船舶運動のような干渉条件下では、提案されたポリシーが安定した姿勢を維持し、命令された速度を信頼性高く追跡しましたが、ベースライン制御器は安定した性能を維持できませんでした。これらの結果は、船上検査タスクに対する提案された制御器の有効性を示しています。